Como comparar estadisticamente diferetnes tratamientos de suelo

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Condiciones de validez de las pruebas paramétricas
¿Cómo utilizar las pruebas estadísticas en XLSTAT?

Hemos diseñado la rejilla de más abajo para guiarle en la elección de una prueba estadística adecuada de acuerdo a la pregunta de investigación y a los datos. La guía propone una formulación de la hipótesis nula , así como un ejemplo de cada situación. Se listan las condiciones de validez de las pruebas paramétricas en el párrafo que sigue a la rejilla. Cuando estén disponibles, se proponen equivalentes no paramétricos. En algunas situaciones, no se dispone de pruebas paramétricas y, por tanto, solo se proponen pruebas no paramétricas. Si desea más detalles sobre las pruebas estadísticas, por favor lea este tutorial. Si desea consultar una rápida introducción a la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas, lea por favor este tutorial.

La rejilla

Las pruebas siguientes son las más usadas en estadística. Todas ellas están disponibles en XLSTAT. Por favor, note que la lista no es exhaustiva, y que existen muchas otras situaciones / pruebas. Desplácese por favor hacia abajo para ver la rejilla.

Familia	Pregunta	Datos	Hipótesis Nula	Ejemplo	Pruebas paramétricas	Condiciones de validez (pruebas paramétricas)	Equivalentes no paramétricas
Comparar ubicaciones*	Comparar una media observada con una teórica	Medidas en una muestra y 1 media teórica (1 número)	Media observada = media teórica	Comparar una tasa de polución observada con un estándar	Prueba t para una muestra	2	Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon
Comparar dos ubicaciones* observadas (muestras independientes)	Measurements on two samples	Locations* are identical	Comparar la concentración de hemoglobina entre dos grupos de pacientes	Prueba t dos muestras independientes	1 ; 2 ; 3 ; 5	Prueba de Mann-Whitney
Probar la equivalencia entre dos muestras	Medidas sobre dos muestras	Las ubicaciones* son diferentes	Comprobar si el efecto de la medicación A es el mismo que el de la medicación B en la concentración de una molécula en ratones	Prueba de equivalencia (TOST)	1 ; 2 ; 3 ; 5
Comparar varias ubicaciones* observadas (muestras independientes)	Medidas en varias muestras	Las ubicaciones* son idénticas	Comparar rendimientos del maíz de acuerdo con 4 fertilizantes diferentes	ANOVA	1 ; 3 ; 4 ; 6	Prueba de Kruskal-Wallis ; Prueba de la mediana de Mood
Comparar dos ubicaciones* observadas (muestras dependientes)	Dos series de medidas cuantitativas sobre las mismas unidades (antes-después...)	Las ubicaciones* son idénticas	Comparar la concentración media de hemoglobina antes y después de un tratamiento se ha aplicado en un grupo de pacientes	Prueba t para dos muestras relacionadas	10	Prueba de Wilcoxon
Comparar varias ubicaciones observadas* (muestras dependientes)	Several series of quantitative measurements on the same units	Locations* are identical	Seguir la concentración de un elemento de traza en un grupo de plantas a lo largo del tiempo	ANOVA de medidas repetidas , modelos mixtos	10 ; Sphericity	Prueba de Friedman para diseños de bloques completos; Prueba de Durbin, Skillings-Mack para diseños de bloques incompletos; Prueba de Page para casos en que las puntuaciones de las series se espera que aumenten o disminuyan (a lo largo del tiempo, por ejemplo)
Comparar series de datos binarios	Comparar series de datos binarios (muestras dependientes)	Varias series de medidas binarias sobre las mismas unidades	Las ubicaciones* son idénticas	Un grupo de evaluadores (unidades) valoran la presencia / ausencia de un atributo en un grupo de productos			Prueba de McNemar (para 2 series); Prueba Q de Cochran (para más de 2 series)
Comparar varianzas	Comparar 2 varianzas (podría usarse para comprobar la asunción 3)	Medidas en dos muestras	varianza(1) = varianza(2)	Comparar la dispersión natural del tamaño en 2 variedades diferentes de una fruta	Prueba de Fisher
Comparar varias varianzas (podría usarse para comprobar la asunción 3)	Medidas en varias muestras	varianza (1) = varianza (2) = varianza (n)	Comparar la dispersión natural de tamaño en diferentes variedades de una fruta	Prueba de Levene
Comparar proporciones	Comparar una proporción observada con una teórica	1 proporción observada con su tamaño de muestra asociado, una proporción teórica	proporción observada = proporción teórica	Comparar la proporción de hembras con una proporción de 0.5 en una muestra	Pruebas para una proporción (chi-cuadrado)
Comparar entre sí proporciones observadas	Tamaño de la muestra asociado a cada categoría	proporción(1) = proporción (2) = proporción (n)	Comparar las proporciones de los diferentes colores de ojos en una muestra	Chi-cuadrado
Comparar proporciones observadas con proporciones teóricas	Tamaño de la muestra y proporción teórica asociada a cada categoría	proporciones observadas = proporciones teóricas	Comparar las proporciones de frecuencias de cruzamiento F1xF1 observadas con frecuencias mendelianas (1/2, 1/4, 1/2)	Prueba de Bondad del Ajuste Multinomial
Pruebas de asociación	Probar la asociación entre dos variables cualitativas	Tabla de contingencia o dos variables cualitativas	variable 1 & variable 2 son independientes	Está la presencia de trazas de un elemento vinculada a la presencia de trazas de otro elemento?	Chi-cuadrado sobre tabla de contingencia	1 ; 9	Prueba Exacta de Fisher ; método Monte Carlo
Pruebas de asociación entre dos variables cualitativas a través de varios estratos	Varias tablas de contingencia o dos variables cualitativas con un identificador de estrato	variable 1 & variable 2 son independientes	¿Está la presencia de un elemento de traza vinculada a la presencia de otro elemento de traza? Evaluación sobre distintos sitios (estratos)			Prueba de Cochran-Mantel-Haenszel (CMH)
Probar la asociación entre dos variables cuantitativas	Medidas de dos variables cuantitativas en la misma muestra	variable 1 & variable 2 son independientes	¿Cambia la biomasa de las plantas con contenido Pb en el suelo?	Correlación de Pearson	7 ; 8	Correlación de Spearman
Probar la asociación entre una variable binaria y otra cuantitativa	Medidas de una variable binaria y otra cuantitativa	Las dos variables son independientes	¿Está la concentración de una molécula en ratas vinculada al sexo (M/F)?	Correlación Biserial	Normalidad de la variable cuantitativa
Probar la asociación entre una serie de proporciones y una variable ordinal	Tabla de contingencia o de proporciones y tamaños de las muestras	Las proporciones no cambian de acuerdo con la variable ordinal	¿Cambian las tasas de nacimiento de las ratas de un año a otro durante la última década?			Prueba de tendencias de Cochran-Armitage
Probar la asociación entre dos tablas de variables cuantitativas	Dos tablas de variables cuantitativas	Las tablas son independientes	¿Cambia la evaluación de una serie de productos en una serie de atributos de un panel a otro?	Prueba de coeficiente RV
Probar la asociación entre dos matrices de proximidad	Dos matrices de proximidad	Las matrices de proximidad son independientes	¿Está la distancia geográfica entre dos poblaciones correlacionada con la distancia genética?			Prueba de Mantel
Pruebas de series temporales	Probar la presencia de una tendencia a lo largo del tiempo	Una serie de datos clasificada por fecha (serie temporal)	No existe tendencia a lo largo del tiempo en la variable evaluada	¿Ha cambiado el precio de almacenamiento en los últimos 10 años?			Prueba de tendencias de Mann-Kendall
Pruebas sobre distribuciones	Comparar una distribución observada con una teórica	Medidas de una variable cuantitativa en una muestra; parámetros de la distribución teórica	Las distribuciones observadas y teóricas son iguales	¿Siguen los salarios de una compañía una distribución normal con media = 2500 y desviación estándar = 150?			Kolmogorov-Smirnov
Comparar dos distribuciones observadas	Medidas de una variable cuantitativa en dos muestras	Las dos muestras siguen la misma distribución	¿Es la distribución del peso de las personas la misma en dos zonas geográficas?			Kolmogorov-Smirnov
Comprobar la normalidad de una serie de medidas (podría usarse para comprobar las asunciones 2, 4 y 7)	Medidas sobre una muestra	La muestra sigue una distribución normal	¿Es la distribución de la muestra observada significativamente diferente de una distribución normal?	Pruebas de Normalidad
Prueba de valores atípicos	Comprobar la existencia de valores atípicos (outliers)	Medidas sobre una muestra	La muestra no contiene outliers (siguiendo la distribución normal)	¿Es el punto de datos un valor atípico (outlier)?	Prueba de Dixon / Prueba de Grubbs		Gráfico de cajas (boxplot ) (no es una prueba estadística)

*Las ubicaciones (‘locations’) son las medias en las pruebas paramétricas y los rangos medios en sus equivalentes no paramétricas.

Condiciones de validez de las pruebas paramétricas

Las condiciones de validez que proponemos son reglas generales. No son recomendaciones precisas en la literatura. Le recomendamos insistentemente que se obtenga información sobre las recomendaciones específicas en su campo de estudio.

Las medidas son independientes
Todas las muestras tienen una distribución normal (asumida o verificada)
Las muestras tienen varianzas iguales
Los residuos siguen una distribución normal (asumida o verificada)
Al menos 20 individuos por muestra, o bien se asume la normalidad poblacional de cada muestra
Al menos 20 individuos en el experimento completo, o se asume la normalidad de los residuos
Todas las variables tienen distribución normal
Al menos 20 individuos en la muestra (recomendado)
Las frecuencias teóricas no deberían ser < 5 en ninguna de las celdas de la tabla
Las diferencias entre las series deberían tener distribuciones normales

¿Cómo utilizar las pruebas estadísticas en XLSTAT?

En cada solución de XLSTAT, tiene acceso a todas las pruebas mencionadas arriba. Solo tiene que hacer clic en “Probar una hipótesis”.

Así podrá realizar pruebas de correlación/asociación, paramétricas, no paramétricas o para valores atípicos.

En cada prueba, tendrá la posibilidad de visualizar varios resultados (estadisticos descriptivos, resultados detallados, intervalo de confianza…) y muchos otros.

Además, le proponemos muchos gráficos para que la visualización sea más sencilla.

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